为了方便更多机构使用，研究人员还给出了BIG-bench Lite，一个小型但有代表性的任务子集，方便更快地评估。以及开源了实现基准API的代码，支持在公开可用的模型上进行任务评估，以及新任务的轻量级创建。最终评估结果可以看到，规模横跨六个数量级，BIG-bench上的总体性能随着模型规模的扩大、训练样本数量的增加而提高。但...
BIG-bench 包含了 204 项任务,来自 132 个机构的 442 位作者为此做出了贡献。这个基准的任务主题非常多样。 同时,BIG-bench 主要聚焦当前的语言模型无法完成的任务。它评估了一些经典模型的行为,包括OpenAI的GPT 模型、Switch-style sparse transformer 模型等,模型规模参数有数百万级别的,也有千亿级别的。此外,为了提...
为了方便更多机构使用,研究人员还给出了BIG-bench Lite,一个小型但有代表性的任务子集,方便更快地评估。 以及开源了实现基准API的代码,支持在公开可用的模型上进行任务评估,以及新任务的轻量级创建。 最终评估结果可以看到,规模横跨六个数量级,BIG-bench上的总体性能随着模型规模的扩大、训练样本数量的增加而提高。 但...
BIG-bench(Big Benchmark for NLP)是一个更大规模的基准测试,旨在评估LLMs在各种NLP任务上的性能。BIG-bench涵盖了数百种任务,包括问答、对话生成、文本分类等。与GLUE、Super GLUE和MMLU不同,BIG-bench注重评估LLMs在现实世界场景中的表现,以更全面地反映模型的实际应用能力。 五、HELM基准测试 HELM(Human Evalua...
IT之家 1 月 15 日消息，谷歌研究院日前使用自家 BIG-Bench 基准测试建立了一项“BIG-Bench Mistake”数据集，并利用相关数据集对市面上流行的语言模型“出错概率”及“纠错能力”进行了一系列评估研究。谷歌研究人员表示，由于过去没有能够评估大语言模型“出错概率”及“自我纠错能力”的数据集，因此他们创建了一项...
谷歌耗时2年发布大模型新基准BIG-Bench 来自132个机构的研究学者,耗时两年提出了一个大语言模型新基准BIG-bench。 一篇AI论文,442个作者。 其中还专门留了一章节写作者贡献。 100页里超过一半都是参考文献…… 不是,现在都流行这样式儿的论文吗? 这不,谷歌最新发布的论文——Beyond The Imitation Game: ...
IT之家 1 月 15 日消息,谷歌研究院日前使用自家 BIG-Bench 基准测试建立了一项“BIG-Bench Mistake”数据集,并利用相关数据集对市面上流行的语言模型“出错概率”及“纠错能力”进行了一系列评估研究。 谷歌研究人员表示,由于过去没有能够评估大语言模型“出错概率”及“自我纠错能力”的数据集,因此他们创建了一项...
BIG-bench 包含了 204 项任务,来自 132 个机构的 442 位作者为此做出了贡献。这个基准的任务主题非常多样。 同时,BIG-bench 主要聚焦当前的语言模型无法完成的任务。它评估了一些经典模型的行为,包括 OpenAI 的 GPT 模型、Switch-style sparse transformer 模型等,模型规模参数有数百万级别的,也有千亿级别的。此外,...
IT之家 1 月 15 日消息,谷歌研究院日前使用自家 BIG-Bench 基准测试建立了一项“BIG-Bench Mistake”数据集,并利用相关数据集对市面上流行的语言模型“出错概率”及“纠错能力”进行了一系列评估研究。 谷歌研究人员表示,由于过去没有能够评估大语言模型“出错概率”及“自我纠错能力”的数据集,因此他们创建了一项...
BIG-bench目前包括204项任务,由132个机构的442位作者贡献。任务主题多种多样,涉及语言学、儿童发展、数学、常识推理、生物学、物理学、社会偏见、软件开发等方面的问题。BIG bench专注于被认为超出当前语言模型能力的任务。我们评估了OpenAI的GPT模型、谷歌内部密集Transformer架构和BIG平台上Switch风格稀疏Transformer的行为...